air
Databricks CLI 中的指令群組負責提交並管理 GPU 工作負載，如訓練與推論，並搭配 AI 執行時。
關於工作負載設定欄位，請參見 工作負載 YAML 參考資料。 要提交你的第一個工作負載，請參閱 AI 執行環境快速啟動。
Databricks 空中跑
從 YAML 設定提交工作負載。 輸出包含工作執行 ID 和工作執行 URL。
databricks air run --file YAML_PATH [flags]
Arguments
None
選項
-f, --file string
工作負載 YAML 設定的路徑。 這是必要選項。
--watch
串流節點 0 會記錄直到執行達到終端狀態。 預設值：false。
--override stringArray
用 FIELD_PATH=VALUES 覆蓋 YAML 欄位。 重複這個選項以覆蓋多個欄位。
--dry-run
在不提交工作負載的情況下驗證設定。 預設值：false。
--idempotency-key string
回傳先前使用過的舊行程。 在 YAML 中被 idempotency_token 覆蓋。 最多：64 字元。
Examples
以下範例提交來自 train.yaml的工作負載：
databricks air run --file train.yaml
將設定路徑作為獨立參數 -h 傳遞以顯示工作負載配置說明：
databricks air run -h config
databricks air run -h config.compute
databricks air run -h config.compute.accelerator_type
Databricks air get
取得跑步的細節。
databricks air get JOB_RUN_ID [flags]
Arguments
JOB_RUN_ID
工作執行 ID 由 databricks air run返回。
選項
Databricks 空中列表
清單執行。 預設情況下，指令會列出目前使用者提交的活躍執行。
databricks air list [flags]
Arguments
None
選項
--limit int
最多可展示的得分數。 預設值：20。
--all-status
包含終端狀態下的跑動。 預設值：false。
--all-users
包含其他用戶提交的作品。 預設值：false。
--filter stringArray
過濾器執行時使用 KEY=VALUE。 重複這個選項，要求多個條件。 支援的鍵包括 accelerator_type、 experiment、 num_accelerators、 user和 。
Databricks 空中日誌
串流或取木頭來執行。
databricks air logs JOB_RUN_ID [flags]
Arguments
JOB_RUN_ID
工作執行 ID 由 databricks air run返回。
選項
--node int
選擇一個以零為基礎的節點索引。 預設值：0。
--tail int
現有的原稿要列印數量。 預設值：10000。
--minutes int
取出過去幾分鐘的紀錄。 不能與 --tail結合使用。 預設值：0。
--retry int
選擇重試嘗試。
0 是最初的嘗試，也是 -1 最新的。 預設值：-1。
--download-to string
下載完整日誌到目錄。 除非 --node 設定，否則會下載所有節點。 無法與 --tail 或 --minutes結合。
Databricks 空中取消
依據工作執行 ID 取消一個或多個執行，或取消目前使用者提交的所有活躍執行。
databricks air cancel [JOB_RUN_ID...] [flags]
Arguments
JOB_RUN_ID
一個或多個工作執行的ID。 不能與 --all結合使用。
選項
--all
取消目前用戶提交的所有活躍跑道。 預設值：false。
-y, --yes
跳過 。--all 預設值：false。
Databricks 空中池列表
列出目前工作區可用的已配置 GPU 容量。
請使用配置好的容量 ID 。compute.pool_id
databricks air pools list [flags]
Arguments
None
選項
Databricks Air Pools 取得
取得配置 GPU 容量的詳細資訊。
databricks air pools get [POOL_ID] [flags]
Arguments
POOL_ID
配置容量 ID。 這個參數只有在工作區恰好有一個配置容量時才是可選的。
選項
Databricks Air Images 推送
將容器映像推送到 Artifact Registry。
關於推送映像的前置條件與說明，請參見 Push image with the Databricks CLI。
databricks air images push [flags]
Arguments
None
選項
-s, --source string
來源容器影像以名稱形式呈現，並可選標籤（）NAME[:TAG]或摘要NAME@DIGEST（）。 若在互動終端機中省略，指令會提示該值。
--catalog string
目的地 Unity 目錄。 若在互動終端機中省略，指令會提示該值。
--schema string
目的地 Unity 目錄架構。 若在互動終端機中省略，指令會提示該值。
--artifact string
目的文物為 ARTIFACT[:TAG]。 預設為來源圖片名稱和標籤，或當來源沒有標籤時則使用標籤 latest 。
--pull
在推送前，從其登錄檔拉取原始映像檔，而不是重複使用可用的本地映像檔。 預設值：false。
Databricks Air 轉換成 DAB
將工作負載的 YAML 配置轉換成 Databricks 資產套件。 此本地指令可databricks.yml依 寫入並啟動檔案。generated_artifacts/
此指令是通往進階生產工作流程的可選橋樑。 你可以繼續使用 databricks air run 而不需轉換設定。
關於套件工作流程，請參見 「排程 GPU 工作負載與組合任務」。
databricks air convert-to-dabs YAML_PATH [flags]
Arguments
YAML_PATH
工作負載 YAML 配置的路徑。
選項
--output-dir string
指令寫入 bundle 的目錄。 程式碼來源必須在這個目錄中。 預設值：包含輸入 YAML 檔案的目錄。
--force
覆蓋已存在的組合檔案。 預設值：false。
全域旗標
--debug
是否要啟用偵錯記錄。
-h 或 --help
顯示 Databricks CLI、相關命令群組或相關命令的幫助說明。
--log-file 字串
字串，表示要寫入輸出記錄檔的檔案。 若未指定此旗標，則預設值是將輸出記錄寫入 stderr。
--log-format 格式
記錄格式類型，text 或 json。 預設值為 text。
--log-level 字串
表示日誌格式層級的字串。 若未指定，則日誌的格式層級功能將被停用。
-o, --output 類型
指令輸出類型，text 或 json。 預設值為 text。
-p, --profile 字串
用於執行命令的~/.databrickscfg檔案中的配置檔名稱。 如果未指定此旗標，則如果存在，則會使用名為 DEFAULT 的配置檔。
--progress-format 格式
顯示進度記錄的格式：default、、appendinplace、 或json
-t, --target 字串
如果適用，要使用的套件組合目標
從舊有的 Python CLI 遷移過來
Databricks CLI 與已棄用的基於 air Python 的 CLI 使用不同的指令名稱與旗標。 使用以下映射更新腳本：
| Python CLI | Databricks 命令行介面 |
|---|---|
air run -f train.yaml |
databricks air run -f train.yaml |
air run -f train.yaml --override A=X B=Y |
databricks air run -f train.yaml --override A=X --override B=Y |
air get run <run-id> |
databricks air get <run-id> |
air list runs |
databricks air list --all-status |
air list runs --active |
databricks air list |
air -h config |
databricks air run -h config |
air logs <run-id> |
databricks air logs <run-id> |
air cancel <run-id> |
databricks air cancel <run-id> |